一个人就是一支开发军团：Claude Code 全家桶（Skill+Agent+Team）实战指南（Mac）

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Claude Code 快速开始

安装 Claude Code

配置 Base URL、API Key 和模型

1.根据 Shell 类型设置环境变量

2.在终端中执行下列命令，使环境变量生效。

3.在终端中执行下列命令，查看环境变量是否生效。

4.运行 claude code

搭配 Skill 使用

添加 Skill

开始使用

扩展

搭配 Agent 使用

1、打开 自定义agent 界面，在 Claude Code 中，运行：

2、创建新的用户级代理

3、使用 Claude 生成

4、选择工具

5、选择模型

6、选择颜色

7、保存并尝试

使用 Agent Team

启用 agent teams

启动你的第一个 agent team

强烈推荐分屏

Claude Code 快速开始

安装 Claude Code

1. 安装或更新 Node.js（v18.0 或更高版本）。

2. 在终端中执行下列命令，安装 Claude Code。

   npm install -g @anthropic-ai/claude-code

3. 运行以下命令验证安装。若有版本号输出，则表示安装成功。

   claude --version

配置 Base URL、API Key 和模型

1.根据 Shell 类型设置环境变量

# 用百炼 API KEY 替换 YOUR_DASHSCOPE_API_KEY echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic"' >> ~/.zshrc echo 'export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY"' >> ~/.zshrc echo 'export ANTHROPIC_MODEL="qwen3.5-plus"' >> ~/.zshrc

2.在终端中执行下列命令，使环境变量生效。

source ~/.zshrc

3.在终端中执行下列命令，查看环境变量是否生效。

echo $ANTHROPIC_BASE_URL echo $ANTHROPIC_API_KEY echo $ANTHROPIC_MODEL

4.运行 claude code

进入项目目录，在终端执行claude命令。

claude

初次使用 claude code 时，可能会强制要求登录 Anthropic 账户。请按以下步骤操作以跳过该流程：

1. 定位用户主目录下的.claude.json文件，具体路径是~/.claude.json

2. 将hasCompletedOnboarding字段的值设置为true

{ "hasCompletedOnboarding": true }

3. 保存文件，然后在新终端中重新运行claude。

(可选项)在 setting.json 配置文件中永久设置：在项目根目录或用户主目录创建settings.json文件，并写入模型配置信息，可分别进行项目级或用户级的永久配置。

{ "env": { "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "qwen3.5-plus", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "qwen3.5-plus", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "qwen3-coder-next" } }

搭配 Skill 使用

在我们想实现一些功能的时候，想给他一个图片让他实现图片中的页面效果，这个时候就需要模型可以识别图片中的页面结构，但是低级的模型是没有图片识别的功能的，这个时候我们就需要skill来帮我们完成这个步骤，其他的用处也是，可以找你要的能力，下载到本地，然后加载使用它，这里主要以一个图片识别的skill为例

添加 Skill

在项目目录下的.claude文件夹中新建skills/image-analyzer目录：

mkdir -p .claude/skills/image-analyzer

在该目录下创建SKILL.md文件，并写入以下内容：

--- name: image-analyzer description: 帮助没有视觉能力的模型进行图像理解。当需要分析图像内容、提取图片中的信息、文字、界面元素，或理解截图、图表、架构图等任何视觉内容时，使用此技能，传入图片路径即可获得描述信息。 model: qwen3.5-plus --- qwen3.5-plus具有视觉理解能力，请直接使用qwen3.5-plus模型进行图片理解。

创建完成后的目录结构如下：

.claude/ └── skills/ └── image-analyzer/ └── SKILL.md

开始使用

在项目目录下运行claude启动 Claude Code，并运行/modelqwen3-max切换到qwen3-max模型

然后提问：请加载image-analyzer skill，描述一下aliyun.png banner位置是什么信息。可收到如下回复：

扩展

这里给大家推荐一个 skills.sh 这个网站，这里会有你想要的skill，有可以查找skill的skill，也有根据你的需求创建skill的skill，总之很全面哈哈哈～

搭配 Agent 使用

1、打开 自定义agent 界面，在 Claude Code 中，运行：

/agents

2、创建新的用户级代理

选择Create new agent，然后选择User-level。这会将 subagent 保存到~/.claude/agents/，以便在所有项目中可用。

3、使用 Claude 生成

选择Generate with Claude。出现提示时，描述 subagent：

A code improvement agent that scans files and suggests improvements for readability, performance, and best practices. It should explain each issue, show the current code, and provide an improved version.

Claude 生成系统提示和配置。如果您想自定义它，请按e在编辑器中打开它。这里只是举例子，具体的按照自己的需求来描述

4、选择工具

对于只读审查者，取消选择除Read-only tools之外的所有内容。如果您保持所有工具被选中，subagent 会继承主对话可用的所有工具。

5、选择模型

选择 subagent 使用的模型。对于此示例代理，选择Sonnet，它在分析代码模式的能力和速度之间取得平衡。

6、选择颜色

为 subagent 选择背景颜色。这可以帮助您在 UI 中识别哪个 subagent 正在运行。

7、保存并尝试

保存 subagent。它立即可用（无需重启）。尝试它：

Use the code-improver agent to suggest improvements in this project

Claude 委托给您的新 subagent，它扫描代码库并返回改进建议。

验证是否配置成功：

1、在 Claude Code 中，运行 /agents

2、在～/.claude/agents和.claude/agent-memory这两个目录下看是不是有你创建的agent

使用 Agent Team

启用 agent teams

1、打开配置文件~/.claude/settings.json

2、添加以下内容：

{ "env": { "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1" } }

3、重启 Claude Code，即可使用团队协作命令。

启动你的第一个 agent team

启用 agent teams 后，告诉 Claude 创建一个 agent team，并用自然语言描述你想要的任务和团队结构。Claude 创建团队、生成队友并根据你的提示协调工作。

请审查这个代码库的问题。安排：
- 一名队友专注安全漏洞（如注入、权限问题）
- 一名队友检查性能瓶颈（如 N+1 查询、内存泄漏）
- 一名队友分析测试覆盖率缺口
最后将结果汇总成一份报告。

强烈推荐分屏

这里推荐大家使用分屏模式，放便实时观察各队友进度，及时纠正偏离方向的行为，避免浪费 token

这里先需要安装两个工具，一个是iterm2 一个是tmux

pip install iterm2

brew install tmux

可以直接在启动命令里强行指定：

claude --teammate-mode tmux

或者在settings.json配置里写死：

{ "teammateMode": "tmux" }

然后在当前目录执行

tmux

然后再

claude

活干完了记得Clean up the team，不然后台可能残留一堆孤儿进程